MATLAB数字图像处理技术.doc

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1、MATLAB数字图像处理技术4MATLAB图像增强4.1原理、方法及体系结构三个阶段:图像预处理、特征抽取阶段、识别分析阶段。目的:改善图像的视觉效果,提高图像成分的清晰度;是图像变得有利于计算机处理。方法:空间域增强方法、频域增强方法。体系:图像增强:空间域、频率域、彩色增强空间域:像素点处理(图像灰度变换、直方图修正(中值滤波、均值滤波))、领域处理(图像平滑滤波、图像锐化滤波)频率域:低通滤波、高通滤波、同态滤波彩色处理:真彩色处理、伪彩色处理(灰度分层法、灰度变换法、频域伪彩色)4.2对比度增强线性变换:。其中功能是

2、把函数的灰度值从范围[m,M]变为[n,N]。非线性变换:分为对数变换和Gamma变换。前者表达式为,其中c为常数。后者表达式为,r为CCD图像传感器或胶片等的入射光的强度,为常数,灰度与光强成正比,则有,k为常数通常为1,1/r取0.4~0.8。我们可以用一个函数imadjust函数来实现:J=imadjust(I);J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]);J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma

3、)。其中灰度范围用归一化灰度值,范围[0,1]。整个图像的[low_in;high_in]可以用函数stretch函数来获得。MATLABimagetoolbox5.4还提供一个手动调节的控制面板,调用函数imconstrast。4.3空域变换增强分为基于像素点和基于模板的两类方法。像素选择:pixval和impixel。用法如下:Pixval(‘on/off’);pixval;pixval(fig,option);[C,R,P]=impixel(X,MAP)。说明:MAP仅仅当是索引图的时候采用此参数。C为像素的颜色,R,

4、P为像素的坐标。Pixval可以得到更多的像素信息,impixel可以返回指定像素的颜色值。强度描述图:improfile,用以描述图像一条线段或多条线段的强度值。格式:C=improfille(I,xi,yi)。参数xi,yi是两个向量,用以指定线段的端点。图像轮廓图:imcontrour,自动设置坐标轴,使输出图像在其方向和纵轴比上能够与显示的图像吻合。直方图匹配。从而可以得到直方图均衡化的公式如下:。在MATLAB中提供函数histep来实现。用法histep(I,n)。4.4图像锐化边界撮合锐化:边界提取函数edge

5、,以及fspecial(建预定义的二维过滤器),再者函数imfilter(N-D过滤的多维影像)。锐化滤波器:分为拉普拉斯(Laplacian)算子和Wallis算子。拉普拉斯算子具有各向同性和平移不变性,有时称为边界提取算子。其卷积模板为:四领域八领域规定的大小后,可设置卷积模板为向量h,并用函数imfilter(I,h)即可。Wallis算子是一种改进的Laplacian算子,有如下公式:式中:是原始图像,它的局部均值和局部标准偏差分别为和,和表示设计的平均值和标准偏差,A为增益系数,是控制增强图像中边缘和背景组成的比例

6、常数,为增强后的图像。空间域图像锐化:空域高通滤波法、梯度法图像锐化、利用Sobel算子对图像滤波、利用拉普拉斯算子对模糊图像进行增强。梯度法的5种方法如下:【1】;【2】;【3】,为固定灰度代替【2】中小于阈值T时仍选用原图像的像素点值;【4】;【5】。频率域图像锐化:傅里叶变换等等。4.5图像伪色彩增强图像伪色彩是指将黑白图像转化为彩色图像,或者是将单色图像变换成给定彩色分布的图像。可以利用不同色彩变现不同灰度,还可以表示不同的频率成分。彩色增强分为:假彩色增强(将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像)、伪彩色增强(将一幅黑

7、白图像不同灰度级映射为一幅彩色)。伪彩色处理的三种方法:灰度分层法(grayslice)、灰度变换法(对比度调整函数imadjust)、频域伪彩色处理(先做IFFT,再做进一步处理,最后将它们作为三基色分量分别加到彩色显示器的红绿蓝通道)。J=imadjust(I,[low,high],[bottom,top],gamma),返回图像I经过直方图调整后的图像J,[low,high]为原始中要变换的灰度范围,[bottom,top]指定变换后的灰度范围,两者默认为[0,1]。Gamma为矫正值,等于1为线性变换;小于1对图像的

8、像素值加权,使输出像素灰度值比原来大;大于1灰度值比原来小。4.6图像频域增强4.6.1低通滤波理想低通滤波器,,为截止频率。Butterworth低通滤波器,n为正数,越大误差速度越大。指数低通滤波器(高斯低通滤波器),不会带来振铃效应。梯形低通滤波器,、预先给定。4.6.2高通滤波4.

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